భారతదేశంలో ప్రపంచ స్థాయి AI ఇంజిన్ను రూపొందించే ప్రయత్నంలో ఎదురవుతున్న సవాళ్లు మరియు అవకాశాలను విశ్లేషిద్దాం. AI రంగంలో భారతదేశం ఎదుగుదల, అడ్డంకులు, పరిష్కార మార్గాలు మరియు భవిష్యత్తు గురించి తెలుసుకుందాం.
అభివృద్ధి చెందుతున్న భారతీయ AI దృశ్యం
భారతదేశంలో ఒక ప్రధాన AI ఇంజిన్ లేనప్పటికీ, AI రంగం గణనీయమైన వృద్ధిని సాధిస్తోంది. Tracxn నుండి వచ్చిన డేటా ప్రకారం, భారతీయ AI రంగంలో 7,114 స్టార్టప్లు ఉన్నాయి, ఇవి సమిష్టిగా $23 బిలియన్ల ఈక్విటీ నిధులను పొందాయి. AI యొక్క సామర్థ్యాన్ని గుర్తించిన భారత ప్రభుత్వం, స్వదేశీ లార్జ్ మల్టీమోడల్ మోడల్స్ (LMMలు) మరియు కీలక రంగాలలో డొమైన్-నిర్దిష్ట పునాది మోడళ్ల అభివృద్ధి మరియు విస్తరణను ప్రోత్సహించడానికి సుమారు $1.21 బిలియన్లను కేటాయిస్తూ IndiaAI మిషన్ను ప్రారంభించింది.
ప్రపంచ AI రంగంలో నావిగేట్ చేయడం
IndiaAI మిషన్ CEO అభిషేక్ సింగ్ ప్రకారం, భారతీయ స్టార్టప్లు ప్రపంచ AI పవర్హౌస్లతో సమర్థవంతంగా పోటీ పడాలంటే దేశీయ మార్కెట్లను దాటి చూడాలి. బెంగళూరులో జరిగిన యాక్సెల్ AI సమ్మిట్లో సింగ్ మాట్లాడుతూ, ప్రారంభ ప్రభుత్వ మద్దతు విలువైనదే అయినప్పటికీ, మోడల్ శిక్షణలో ప్రపంచ దృక్పథంపై దీర్ఘకాలిక విజయం ఆధారపడి ఉంటుందని నొక్కి చెప్పారు.
భారతదేశపు $283 బిలియన్ల టెక్ పరిశ్రమకు ప్రాతినిధ్యం వహిస్తున్న నేషనల్ అసోసియేషన్ ఆఫ్ సాఫ్ట్వేర్ అండ్ సర్வீసెస్ కంపెనీస్ (NASSCOM), ప్రపంచవ్యాప్తంగా గుర్తింపు పొందిన AI మోడల్ను నిర్మించడంలో ఉన్న సంక్లిష్టత మరియు వనరుల తీవ్రతను గుర్తించింది. NASSCOM సీనియర్ మేనేజర్ కమ్యూనికేషన్స్ సత్యకి మైత్రా, వేగంగా కదలవలసిన అవసరాన్ని మరియు ఒక ప్రత్యేకమైన AI గుర్తింపును స్థాపించవలసిన అవసరాన్ని నొక్కి చెప్పారు.
AI పరిశోధన సామర్థ్యాలను పెంచడానికి, IndiaAI మిషన్ ఇటీవల 15,916 గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్స్ (GPUలు) ను చేర్చనున్నట్లు ప్రకటించింది, ఇవి సమాంతర ప్రాసెసింగ్-ఇంటెన్సివ్ AI గణనలకు అవసరం. ఈ పెంపుదల ప్రభుత్వ-ప్రైవేట్ భాగస్వామ్యం ద్వారా మొత్తం జాతీయ AI కంప్యూటింగ్ సామర్థ్యాన్ని 34,333 GPU లకు పెంచుతుంది.
స్వదేశీ AI ఆవిష్కరణలను పెంపొందించడం
IndiaAI మిషన్ మద్దతుతో Gan AI, Gnan AI, SarvamAI మరియు Soket AIతో సహా అనేక స్టార్టప్లు భారతీయ సందర్భానికి అనుగుణంగా పునాది మోడళ్లను అభివృద్ధి చేస్తున్నాయి. Sarvam AI, Fractal మరియు CoRover AI వంటి ఇతర సంస్థలు నిర్దిష్ట ప్రాంతాలలో AI ఆవిష్కరణలపై దృష్టి సారిస్తున్నాయి.
మైత్రా ప్రకారం, కంప్యూటర్ మరియు డేటా గవర్నెన్స్, మోడల్ శిక్షణ మరియు ఆచరణాత్మక విస్తరణను కలిగి ఉన్న ఒక సమగ్ర విలువ గొలుసును స్థాపించడానికి ప్రభుత్వం, పరిశ్రమ మరియు విద్యాసంస్థల మధ్య సహకార ప్రయత్నాలు AI విజయాన్ని సాధించడానికి అవసరం.
భారతదేశం యొక్క AI ఆరోహణలో సవాళ్లను అధిగమించడం
ప్రముఖ సైబర్ సెక్యూరిటీ నిపుణుడు పవన్ దుగ్గల్, భారతదేశం అధిక-స్థాయి AI హార్డ్వేర్ కొరత, అధునాతన GPUలకు పరిమితమైన యాక్సెస్ మరియు తగినంత క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ వనరులు వంటి సవాళ్లను ఎదుర్కోవచ్చని సూచిస్తున్నారు, ఇవన్నీ పెద్ద-స్థాయి AI నమూనాలను శిక్షణ ఇవ్వడానికి చాలా అవసరం.
ప్రపంచ సహచరులతో పోలిస్తే గణనీయమైన పెట్టుబడి అంతరాన్ని కూడా దుగ్గల్ ఎత్తి చూపారు. భారతీయ AI స్టార్టప్లలో వెంచర్ క్యాపిటల్ పెట్టుబడి పెరిగినప్పటికీ, ఇది US మరియు చైనాలో కనిపించే స్థాయిల కంటే చాలా తక్కువగా ఉంది.
2014 నుండి 2023 వరకు, US $2.34 ట్రిలియన్లు మరియు చైనా వెంచర్లు మరియు స్టార్టప్లలో $832 బిలియన్లు పెట్టుబడి పెట్టాయి, అయితే భారతదేశం అదే కాలంలో $145 బిలియన్లు పెట్టుబడి పెట్టిందని ఆయన పేర్కొన్నారు.
భారతదేశం తన స్వంత AI మోడల్ను సృష్టించే దిశగా అడుగులు వేస్తోందని దుగ్గల్ అభిప్రాయపడ్డారు, అయితే కీలకమైన అవస్థాపన, నిధులు, నైపుణ్యం, డేటా మరియు నియంత్రణ సవాళ్లను పరిష్కరించాల్సిన అవసరం ఉంది.
భాషా వైవిధ్యం: ఒక ప్రత్యేకమైన సవాలు
భారతదేశం యొక్క భాషా వైవిధ్యం AI అభివృద్ధికి ఒక ప్రత్యేకమైన అవరోధాన్ని అందిస్తుంది. ఇంగ్లీష్ దేశంలోని 22 అధికారిక భాషలలో ఒకటి మాత్రమే, ఇది 1,600 కంటే ఎక్కువ మాట్లాడే భాషలను కలిగి ఉంది, వీటిలో చాలా వాటికి పరిమిత డిజిటల్ ప్రాతినిధ్యం ఉంది.
కస్టమ్ సాఫ్ట్వేర్ డెవలప్మెంట్ కంపెనీ అయిన మొమెంటం 91కి చెందిన యష్ షా మాట్లాడుతూ, ఒక "భారతీయ" LLM యొక్క ప్రధాన ఉపయోగ సందర్భం వివిధ భారతీయ భాషలలో పనిచేసే సామర్థ్యంలో ఉందని అన్నారు. అయినప్పటికీ, చాలా భారతీయ భాషలకు నాణ్యమైన శిక్షణ డేటా కొరత కారణంగా ఇది ప్రస్తుతం సవాలుగా ఉంది.
ఇంగ్లీష్ ఆధారిత LLMల కోసం, ఇతర కంపెనీలు మరియు దేశాలు గణనీయమైన ముందంజలో ఉన్నాయని మరియు అది కొనసాగే అవకాశం ఉందని షా సూచిస్తున్నారు.
AI అభివృద్ధికి ప్రధాన అడ్డంకులు
Upsquare టెక్నాలజీస్ యొక్క ఉత్పల్ వైష్ణవ్ రిస్క్-విముఖ పెట్టుబడిదారులు, స్థిరమైన డేటా నిబంధనలు మరియు పరిమితమైన GPU సరఫరా ప్రధాన అడ్డంకులుగా గుర్తించారు.
భారతదేశంలో పుష్కలంగా మేధో సంపద ఉందని, GPUలు మరింత అందుబాటులోకి వస్తున్నాయని మరియు బహుభాషా డేటా వినియోగం కోసం ఎదురు చూస్తోందని వైష్ణవ్ అభిప్రాయపడ్డారు. సహనంతో కూడిన మూలధనం, స్పష్టమైన సమస్య నిర్వచనాలు మరియు ప్రతిభ యొక్క వ్యూహాత్మక విస్తరణతో, రెండు నుండి మూడు సంవత్సరాలలో ఒక కాంపాక్ట్, ప్రపంచ స్థాయి LLMను ప్రారంభించవచ్చు.
భారతదేశంలో AI అభివృద్ధికి ఉన్న సవాళ్లలో మరింత లోతుగా డైవింగ్ చేయడం
ప్రపంచ స్థాయి AI ఇంజిన్ను సృష్టించే దిశగా భారతదేశ ప్రయాణాన్ని నిజంగా అర్థం చేసుకోవడానికి, దాని పురోగతిని అడ్డుకునే సవాళ్ల యొక్క క్లిష్టమైన వెబ్ను విడదీయడం చాలా అవసరం.
హార్డ్వేర్ అడ్డంకి: ఒక క్లిష్టమైన అవరోధం
పవన్ దుగ్గల్ నొక్కి చెప్పినట్లుగా, అత్యాధునిక AI హార్డ్వేర్కు, ముఖ్యంగా అధునాతన GPUలకు యాక్సెస్ ఒక ముఖ్యమైన పరిమితిని సూచిస్తుంది. GPUలు AI యొక్క పని గుర్రాలు, ఇవి శిక్షణ మరియు సంక్లిష్ట AI నమూనాలను అమలు చేసే గణనపరంగా తీవ్రమైన పనులను వేగవంతం చేస్తాయి. భారతదేశంలో ఈ వనరుల పరిమిత లభ్యత వేగవంతమైన AI అభివృద్ధి మరియు ఆవిష్కరణకు ప్రత్యక్ష అవరోధంగా ఉంది.
క్లౌడ్ సామర్థ్యం సమస్య: స్కేలబిలిటీ ఆందోళనలు
హార్డ్వేర్ పరిమితులకు దగ్గరి సంబంధం కలిగి ఉన్న సమస్య తగినంత క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ వనరుల సమస్య. క్లౌడ్ ప్లాట్ఫారమ్లు పెద్ద-స్థాయి AI నమూనాలను శిక్షణ ఇవ్వడానికి భారీ డేటాసెట్లు మరియు గణన డిమాండ్లను నిర్వహించడానికి అవసరమైన స్కేలబుల్ కంప్యూటింగ్ శక్తి, నిల్వ మరియు సేవలను అందిస్తాయి. భారతదేశంలో క్లౌడ్ స్వీకరణ పెరుగుతున్నప్పటికీ, AI వర్క్లోడ్ల కోసం రూపొందించబడిన బలమైన మరియు సరసమైన క్లౌడ్ అవస్థాపన ప్రముఖ AI దేశాల కంటే వెనుకబడి ఉంది. ఈ వ్యత్యాసం భారతీయ AI డెవలపర్ల యొక్క నమూనాలను సమర్థవంతంగా ప్రయోగించడానికి, పునరావృతం చేయడానికి మరియు స్కేల్ చేయడానికి సామర్థ్యాన్ని ప్రభావితం చేస్తుంది.
నిధుల అంశం: పెట్టుబడి అంతరాన్ని తగ్గించడం
భారతదేశం మరియు US మరియు చైనా వంటి ప్రపంచ AI నాయకుల మధ్య ఉన్న గణనీయమైన పెట్టుబడి అంతరం ఆందోళనకు కారణం. వెంచర్ క్యాపిటల్ AI స్టార్టప్ల వృద్ధికి ఆజ్యం పోస్తుంది, ఇది ఉన్నత ప్రతిభను ఆకర్షించడానికి, వనరులను పొందేందుకు మరియు ప్రతిష్టాత్మక ప్రాజెక్ట్లను కొనసాగించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. భారతదేశంలో AI-కేంద్రీకృత వెంచర్ నిధుల సాపేక్ష కొరత ఆవిష్కరణలను అణిచివేస్తుంది మరియు స్టార్టప్లు ప్రపంచ స్థాయిలో పోటీ పడటం కష్టతరం చేస్తుంది. దీనిని పరిష్కరించడానికి AI కోసం మరింత అనుకూలమైన పెట్టుబడి వాతావరణాన్ని పెంపొందించడం, దేశీయ మరియు విదేశీ మూలధనాన్ని ఆకర్షించడం అవసరం.
టాలెంట్ టాంగో: AI నైపుణ్యాన్ని పెంపొందించడం
భారతదేశంలో పెద్ద సంఖ్యలో IT నిపుణులు ఉన్నప్పటికీ, ప్రత్యేకమైన AI ప్రతిభ లభ్యత ఒక సవాలుగా ఉంది. అధునాతన AI వ్యవస్థలను నిర్మించడానికి మరియు విస్తరించడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్, డీప్ లెర్నింగ్, నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్, కంప్యూటర్ విజన్ మరియు డేటా సైన్స్తో సహా విభిన్న శ్రేణి నైపుణ్యాలు అవసరం. ఈ ప్రతిభ అంతరాన్ని తగ్గించడానికి, భారతదేశం AI-నిర్దిష్ట విద్య మరియు శిక్షణ కార్యక్రమాలలో పెట్టుబడి పెట్టాలి, విదేశాల నుండి అనుభవజ్ఞులైన AI నిపుణులను ఆకర్షించాలి మరియు ఒక శక్తివంతమైన పరిశోధన సంఘాన్ని పెంపొందించాలి.
డేటా లోపాలు: పరిమాణం మరియు నాణ్యతను పరిష్కరించడం
అధిక-నాణ్యత, లేబుల్ డేటా లభ్యత AI యొక్క జీవనాధారం. AI నమూనాలు నమూనాలను నేర్చుకుంటాయి మరియు వాటిని శిక్షణ పొందిన డేటా ఆధారంగా అంచనాలు వేస్తాయి. ముఖ్యమైన ప్రాంతాలలో, ముఖ్యంగా భారతీయ భాషలలో తగినంత డేటా లేకపోవడం ఒక ముఖ్యమైన అడ్డంకి. ఇంకా, డేటా గోప్యత, భద్రత మరియు నైతిక వినియోగాన్ని నిర్ధారించడం చాలా కీలకం. డేటా సేకరణ, ఉల్లేఖన, పాలన మరియు ప్రాప్యతను పరిష్కరించే సమగ్ర డేటా వ్యూహాలను భారతదేశం అభివృద్ధి చేయాలి.
నియంత్రణ అడ్డంకులు: అనిశ్చితిని నావిగేట్ చేయడం
AI యొక్క వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న స్వభావం నియంత్రణ సవాళ్లను అందిస్తుంది. సంభావ్య నష్టాలను తగ్గించేటప్పుడు ఆవిష్కరణలను ప్రోత్సహించడానికి AIని ఎలా నియంత్రించాలనే దానితో ప్రపంచవ్యాప్తంగా ప్రభుత్వాలు పోరాడుతున్నాయి. భారతదేశంలో స్పష్టమైన మరియు స్థిరమైన AI నిబంధనలు లేకపోవడం AI డెవలపర్లకు మరియు పెట్టుబడిదారులకు అనిశ్చితిని సృష్టిస్తుంది. డేటా గోప్యత, అల్గోరిథమిక్ పక్షపాతం మరియు బాధ్యత వంటి సమస్యలను పరిష్కరించే స్పష్టంగా నిర్వచించబడిన నియంత్రణ ఫ్రేమ్వర్క్లను ఏర్పాటు చేయడం బాధ్యతాయుతమైన AI అభివృద్ధిని పెంపొందించడానికి చాలా కీలకం.
అవకాశాలు ఇంకా పుష్కలంగా ఉన్నాయి: భవిష్యత్తు కోసం ఒక దృష్టి
సవాళ్లు ఉన్నప్పటికీ, ప్రపంచ AI రంగంలో ప్రధాన పాత్ర పోషించడానికి భారతదేశానికి అపారమైన సామర్థ్యం ఉంది. దేశంలోని పెద్ద జనాభా, పెరుగుతున్న ఆర్థిక వ్యవస్థ మరియు పెరుగుతున్న డిజిటల్ స్వీకరణ AI ఆవిష్కరణలకు సారవంతమైన భూమిని సృష్టిస్తాయి. ఈ సామర్థ్యాన్ని గుర్తించడానికి, భారతదేశం వీటిపై దృష్టి పెట్టాలి:
- వ్యూహాత్మక పెట్టుబడులు: AI అవస్థాపన, పరిశోధన&అభివృద్ధి, విద్యలో పెట్టుబడులను పెంచడం.
- టాలెంట్ డెవలప్మెంట్: నైపుణ్యం కలిగిన శ్రామిక శక్తిని పెంపొందించడానికి AI విద్య మరియు శిక్షణ కార్యక్రమాలను బలోపేతం చేయడం.
- డేటా ఎకోసిస్టమ్లు: డేటా సేకరణ, భాగస్వామ్యం మరియు పాలనకు వీలు కల్పించే బలమైన డేటా ఎకోసిస్టమ్లను సృష్టించడం.
- నియంత్రణ స్పష్టత: ఆవిష్కరణలను ప్రోత్సహించే మరియు నష్టాలను తగ్గించే స్పష్టమైన మరియు స్థిరమైన AI నిబంధనలను ఏర్పాటు చేయడం.
- సహకార భాగస్వామ్యాలు: ప్రభుత్వం, పరిశ్రమ, విద్యాసంస్థలు మరియు పౌర సమాజం మధ్య సహకారాన్ని పెంపొందించడం.
ఈ సవాళ్లను పరిష్కరించడం మరియు దాని బలాలను ఉపయోగించడం ద్వారా, భారతదేశం ఒక అభివృద్ధి చెందుతున్న AI ఎకోసిస్టమ్ను నిర్మించగలదు, ఇది ఆర్థిక వృద్ధిని నడిపిస్తుంది, జీవన నాణ్యతను మెరుగుపరుస్తుంది మరియు ప్రపంచ AI విప్లవానికి దోహదం చేస్తుంది. ప్రపంచ స్థాయి AI ఇంజిన్ కోసం అన్వేషణ కష్టతరంగా ఉండవచ్చు, అయితే సంభావ్య ప్రతిఫలాలు అపారమైనవి, భారతదేశాన్ని AI శక్తి కేంద్రంగా మార్చడానికి హామీ ఇస్తుంది.